Was macht ein Data Analyst?

Ein typischer Tag in deinem Leben als Datenanalyst beginnt normalerweise damit, dass du dich mit den neuesten Daten vertraut machst, die von verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Diese Daten musst du bereinigen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Anschließend analysierst du sie, um Muster und Trends zu identifizieren, die für das Unternehmen oder die Organisation, für die du als Data Analyst arbeitest von Bedeutung sein können. Danach erstellst du Berichte und bereitest Präsentationen vor, um die Ergebnisse der Analyse vorzustellen. 

Als Teilnehmer einer Weiterbildung zum Data Analyst lernst du zunächst die Grundlagen der Datenanalyse kennen und eignest dir Wissen rund um ETL-Prozesse (Extract, Transformation, Load) an. Der praktische Einsatz von Tools und diversen Programmen zur Datenaufbereitung nimmt dabei einen wichtigen Teil ein. Die Erstellung visueller Analysen und Reportings ist ebenso Teil der Data Analyst-Weiterbildung, wie die Modellierung von Datenbanken und Workflow Controlling. In praxisnahen Datenprojekten lernst du verschiedene Einsatzgebiete und Methoden der Analyse kennen und legst den Grundstein für eine spätere Spezialisierung.

Als Datenanalyst sind deine Aufgaben bereits in der Einstiegsposition als Junior Data Analyst breit gefächert. Auf dem Pfad zum Senior Data Analyst durchläufst du unterschiedliche Bereiche der methodischen Datenanalyse und widmest dich je nach Branche der Customer Analysis, Marketing oder Financial Analysis. Auch Clinical Data Analysten im Gesundheitswesen oder UX Data Analysten, die sich auf Nutzererfahrung im Bereich der mobile App-Nutzung spezialisieren, gibt es.

Um komplexe Datenmengen im Peta- und Exabyte-Bereich zu verarbeiten, die mit dem typischen Handwerkszeug eines Data Analysten (SQL, Python) nicht oder nur schwer zu bewältigen sind, ist eine Spezialisierung als Data Scientist notwendig. Die Arbeit eines Data Scientist basiert gegenüber der eines Data Analysten weniger auf der Auswertung vorhandener Daten. Fachliche Kernkompetenzen eines Datenwissenschaftlers finden sich beispielsweise im Bereich komplexer Prognose-Methoden und im Machine Learning. Das Gehalt eines Data Scientist ist entsprechend höher.